基于进化学习的视觉模糊系统模型在水文预报中的应用

摘要：

利用视觉TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊推理系统研究了长期水文预报问题.针对传统TSK模糊建模方法易陷入局部最小的缺陷,引入粒子群优化算法,从而建立了基于进化学习的视觉TSK模糊系统训练算法.将改进后的模型应用于2个算例的长期水文预报仿真计算.结果表明:本文模型在继承传统视觉TSK模糊建模方法优点的同时,比原模型具有更好的鲁棒性和全局收敛能力,预测结果更准确,精度更高.

关键词：TSK模糊系统、Weber定律、视觉原理、PSO

所属期刊栏目：42

分类号：TP403

资助基金：国家863计划基金项目2007AA1Z158;江南大学青年基金2008LQN028;温州市清洁生产及其管理信息系统研究与设计环保项目资助

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：290-295